딥러닝 환경구축 - Anaconda3 Download & Setting

가상 환경이 필요한 이유?

개인 프로젝트나 팀 프로젝트를 진행할 때, 로컬 환경에 전부 설치해서 떄려박게 되면 패키지간 충돌이 일어날 가능성이 높습니다.

또한 예를들어 git clone 같이 필요한 것들을 불러올 때, 그 패키지에서 요구하는 환경들이 제각각인데 이를 매번 이전에 했던 것들을 지우고 다시 환경세팅하고 하는 것이 비합리적이고 비효율적이기 때문입니다!

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가상 환경의 종류

가상환경으로는 pyenv, venv, virtualenv 등 여러가지가 있지만, 제일 많이 사용하는 Anaconda를 사용해보려 합니다.

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Anaconda Download

먼저 구글에 Anaconda를 검색하면 다음과 같은 화면을 볼 수 있다. 사이트에 들어가도록 합시다.

이전에는 자신의 환경에 맞는 다운로드 창을 찾아서 진행했던 것 같은데, 요즘에는 Anaconda 사이트에서 알아서 본인 환경에 맞는 Download 파일을 위 사진처럼 메인에 띄워 줍니다.

혹시 모르니 자신의 환경이 Window인지 Mac Linux인지, Linux기반의 Ubuntu환경인지 파악하길 바라고 오른쪽 버튼을 클리하여 다운받아 줍시다.

처음은 그냥 바로바로 넘어가 줍시다.

Just Me를 선택해도 무관하지만, 어처피 본인만 사용하는 컴퓨터라면 관리자 권한이 부여되어 있으므로 저 같은 경우에는 All Users를 선택해주었습니다.

다음 창으로 넘어왔을시 기본으로 설정되는 설치 경로입니다. 되도록이면 그냥 진행하는 것을 추천하며, 부득이하게 다른 경로에 설치를 해야할 시, 환경변수 PATH 설정이 필요합니다.

위 두개 선택이 default 일텐데 이대로 Install 진행해주세요.

설치를 마쳤으면 이제 가상환경 setting 을 진행해봅시다!

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Anaconda 가상환경 Setting

가상 환경 setting에는 2가지 방법이 있습니다.

1. cmd 창으로 가상환경 만들고 활성화 하는 방법.

2. Anaconda 프로그램을 실행하여 가상환경을 만들고 활성화 하는 방법.

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첫 번째 방법부터 따라해볼까요?

우선 cmd창을 켜주어야겠죠

일단 cmd 창으로 진행해도 가능하지만, anaconda 를 검색창에 검색하여 Anaconda Prompt 창을 열어줍시다.

conda env list

라고 쳐주게 되면, 현재 설정되어 있는 가상환경들의 list가 나타나게 됩니다. 아무 설정을 해준적이 없다면 위 사진처럼 기본 local 경로를 의미하는 base 만 뜨게 됩니다.

그럼 이제 진짜 가상환경을 만들어볼텐데요,

conda create -n "만들고 싶은 가상환경 이름" python="가상환경에 설치하고 싶은 파이썬 버젼"

위 코드 블럭과 사진을 참고하여 본인이 만들고 싶은 가상환경을 만들어봅시다. 저 같은 경우에는 test라는 이름의 가상환경에 python 3.9 버젼의 가상환경을 만들어주었습니다.

이렇게 창에 입력을 하게 된다면

Proceed([y]/n)? 라는 답변이 돌아오는데 y라고 입력을 하시면 다운로드가 실행 됩니다.

(꿀팁) 그냥 엔터를 입력하셔도 다운로드가 진행됩니다.

가상환경 생성이 완료된 prompt 창입니다. 위 사진에서도 눈치 빠른 사람은 알 수 있겠지만

가상환경을 활성화 하는 입력은

conda activate "본인이 설정한 가상환경 이름"

반대로 비활성화하여 base로 돌아가는 방법은

conda deactivate

이렇게 본인이 설정한 가상환경을 끄고 켤 수 있습니다.

그렇다면 다시 한 번 conda env list 라고 입력하여 본인이 설정한 가상환경을 더블 체크 해봅시다. 가상환경의 경로는 위 처럼 확인할 수 있으니, 경로에 직접적으로 접근해야할 경우 다음처럼 확인할 수 있습니다.

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두 번째 방법으로 Anaconda 프로그램으로 가상환경을 설정하는 방법을 알아봅시다.

Anaconda Navigator 를 실행해줍시다.

실행을 하게 되면 볼 수 있는 화면입니다. 방금 prompt 창으로 가상환경을 설정해서 좌측 상단 쯤을 확인해보면 "test" 라는 블럭이 생긴 것을 보실 수 있습니다.

새로 하나 더 만들어 볼까요? 이 블럭이 있는 최하단을 보면 + 모양에 Create 를 클릭해줍시다.

Anaconda Navigator를 사용하면 위 처럼 손쉽게 만들 수 있습니다. 이름을 정하고 python 버젼도 골라서 설치할 수 있습니다.

자, 이제 가상환경을 만들었다면 Anaconda Navigator 창에서 Environment 창에서 본인이 사용하고 싶은 가상환경 블록을 눌러 실행 시켜줍시다.

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Jupyter Notebook

그리고 Home 으로 들어가

여러분들이 Vs code 처럼 쉽게 사용할 수 있는 프로그래밍을 할 수 있는 Jupyter Notebook을 install 하여 실행 할 수 있습니다.

주피터 노트북을 실행하면 다음과 같은 창이 뜹니다. 우측 상단의 New 버튼을 눌러 프로그래밍을 해봅시다.

python3 (ipykernel) 이라는 버튼을 눌러서 실행할 수 있습니다.

(여담이지만, Anaconda Navigator에서 가상환경을 활성화 하고 주피터 노트북에 들어가는 방법 말고, 저기 New 창을 눌렀을 때, 가상환경별 Python3 창을 열 수 있는 방법도 있습니다만, 추후에 알려드리도록 하겠습니다 :)

프로르래밍의 첫 걸음 "Hello World" 를 출력해봅시다!

주피터 노트북을 사용하는 이유로는 본인이 원하는 부분만큼 코드를 나눠서 실행 할 수 있어서 편리하다는 점입니다.

이 말은 즉, 디버깅하기에도 편리하다는 장점이 있습니다.

코드를 입력후, 실행하는 방법은 위쪽의 run 버튼을 누르는 방법도 있지만 단축키를 알아둡시다.

ctrl + enter ) 현 블럭만 실행

shift + enter ) 현 블럭 실행 후, 다음 블럭 생성(다음 블럭이 있다면 자동으로 다음 블럭으로 넘어감)

상황에 따라서 잘 사용한다면 편리하겠죠?

 

이상으로 Anaconda 가상환경 setting에 대해서 마치겠습니다!